脳全体のモジュール構成情報

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脳全体のモジュール構成情報 [2015/10/07 17:36]
ymkw [コネクトームのモジュール構成情報利用とその課題]
脳全体のモジュール構成情報 [2015/11/03 16:58] (現在)
kawamura
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 ====== 脳全体のモジュール構成情報 ====== ====== 脳全体のモジュール構成情報 ======
  
-[[モジュール構成情報]]は機械学習モジュールおよびその接続情報である. +[[モジュール構成情報]]は機械学習モジュールおよびその接続情報です。 
-[[脳全体のモジュール構成情報]]は脳全体についてのモジュール構成情報であり[[全脳アーキテクチャ・アプローチ]]においてはこの情報により[[認知アーキテクチャ]]が構成されることを前提としている.+[[脳全体のモジュール構成情報]]は脳全体についてのモジュール構成情報であり、[[全脳アーキテクチャ中心仮説]]を前提とした[[全脳アーキテクチャ・アプローチ]]においてはこの情報により[[認知アーキテクチャ]]が構成されることを前提としています。
  
-この情報は[[全脳アーキテクチャ・アプローチ]]のミッション・ステートメントの前半部分である「脳全体のアーキテクチャに学び〜」を体現するために非常に重要で+この情報は[[全脳アーキテクチャ・アプローチ]]のミッション・ステートメントの前半部分である**「脳全体のアーキテクチャに学び〜」を体現するために**非常に重要です。そして、この情報は[[認知アーキテクチャ]]に制約を与えことから、「[[脳型制約]]」と呼ぶこともあります。
  
 +===== 脳全体のモジュール構成情報の利用にあたって =====
 +==== 利用するメリット ====
  
-===== コネクトム情報の活用とその課題 =====+=== 知識不足を補う ==
 +神経科学の知識が(ほぼ)なくても、モジュル毎に割り当てられた機能を接続するインタフェース制約を [[BriCA言語]]で記述して接続すれば脳型 AI 開発に貢献できる。
  
-[[全体モジュー構成情報]]の主要な情報源としては,様々な動物種ける脳全体の[[メゾコピック]]な接続(コネクトーム・データ等)されてい. +=== AGI への到達可能性 === 
 +をガイドとしているで、いずれは人間レベの [[汎用人工知能|AGI]] に到達できる見込みがある。 
 + 
 +=== 開発コスト削減 === 
 +ある程度開発が進んだ後であれば、部品を置き換えれば[[認知アーキテクチャ]]として即稼働できる。 
 + 
 +=== ロバスト性 === 
 +困ったとき他のモジュールに助られて、例外などに強くなる[[ロバト性]]を持つ。 
 + 
 + 
 + 
 +==== 利用するデメリット ==== 
 + 
 +=== モジュールを登録するコスト === 
 +開発しているモジュールの機能に応じて脳内の位置づけを決定し、それに応じて BriCA 言語でコネクションを記述するコスが発生する。 
 + 
 +※ WBAI 側にアドバイザがいれば緩和できる。 
 + 
 +=== モジュルを登録するコスト === 
 + 
 +コネクションの決定にあたってインフェースに制約生ずる。 
 + 
 +脳内の適切なモジュラリティを決したり、ユーザ側のプログラムを適切に分割したりなどで対応す。 
 + 
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 + 
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 +===== コネクトーム情報の活用とその課題 =====
  
-コネクトーム・データを[[BriCA言語]]上で表現すること自も一つ技術課題ではある. +[[脳全体のモジュール構成情報]]の主要な情報源としては、様々な動物種における脳全体[[メゾスコピック]]な接続(コネクトーム・データ等)想定されていま
-しかし仮に,「脳は機械学習モジュールに分解できる」という仮説を受け入れたとしても課題が存在し今後研究/検討必要である. +
-以下に代表的な課題を列挙る.+
  
-  * 課題1:静的なモジュル間結合は密すぎて,認知アキテクチャ構築するには不十分かしれない. +コネクトム・デを [[BriCA言語]]上で表現すること自体一つの技術課題です。 
-  * 課題2:メゾスコッピックなレベルの神経集団のクラスタリングが,機械学習モジュールとすべクラスタ一致る保証がい. +しかし仮に、「脳は機械学習モジュールに分解でる」いう仮説を受け入れたとしても課題が存在し、今後の研究や検討が必要で。 
-  * 課題3:特定の認知タスク実行ているコンテクストにおいての,モジュール間の関係性を校了べきであろう.+以下に代表的な課題を列挙
  
 +  * 課題1:静的なモジュール間結合は密すぎて、認知アーキテクチャを構築するには不十分かもしれない。
 +  * 課題2:メゾスコピックなレベルでの神経集団のクラスタリングが、機械学習モジュールとすべきクラスタと一致する保証がない。
 +  * 課題3:特定の認知タスクを実行しているコンテクストにおいてのモジュール間の関係性を考慮すべきであろう。
  
  
  • 脳全体のモジュール構成情報.1444207013.txt.gz
  • 最終更新: 2015/10/07 17:36
  • by ymkw